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试析基于影像的行进路径规划策略
摘要：为了解决地理信息系统在野外无道路网特殊地理条件下不同行进方式的路径规划问题，本文基于图像识别算法和地形学理论，通过在卫星影像图上添加节点、路线完成矢量化处理，进而选定行进方式、起始点和终结点来完成最短路径规划，探索了一种可以满足不同行进方式的路径规划方法。
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在科技快速发展的今天，为了更好地完成各种测绘任务，路径规划的时间和效率都至关重要。道路规划包含两类问题:一类是针对存在拓扑关系结构的基于道路网的路径规划;另一类是针对无道路网包括水系、草地、田地、丛林、复杂地形等无法用拓扑关系表达的路况进行路径规划，主要应用于军事领域。目前的商业导航地图软件可以满足普通车辆在城市道路网中的路径规划，但是，不同于城市交通中交错纵横的车道，在城郊、村庄、野外等道路网不完备的情况下，可能有很多特殊的地物、地貌，如水系、草地、森林等，这些地理因素对诸如野外测量作业都有不同的影响。因此为适应信息化条件下的测绘生产任务，需要研究一种快速路径规划策略。通过识别不同的地形地物，根据不同交通工具在不同地形条件的通行能力不同，得出特定的约束条件，然后与Dijkstra算法相结合以实现在不同地形条件下的路径规划[1]。
1、基于影像的行进路径规划策略实现
影像图路网模型创建包含3个部分，即模型数据处理、模型数据存储、模型数据呈现。3个过程按次序进行。数据处理包括对收集到的道路网数据进行矢量化处理和对特殊地物信息进行数字化处理，主要包括以下几个过程:
1.1收集地理信息数据
地图数据一般来源于相关部门的权威测绘和发布，或者商业组织拍摄的卫星图片、航空摄影图片等，也可以利用我们实地测量得到的地理信息数据制作地形图。这些地理信息数据有条件可以自主进行内业处理，制作电子地图。
1.2数据处理
首先对主要的地理信息节点进行排序，所谓排序即对之进行编号，编号的目的是便于编程。每个节点会对应相应名称，将相邻节点之间的通行距离存入邻边。其他地理信息包括森林、水系、草地、田地等，这些大片的自然覆盖物在实际情况下，对不同交通工具会有不同影响，因此要考虑进去。将以上顶点和邻边的数据以邻接矩阵的方式存储，见表1。顶点名称vertexs、顶点个数vertexNUM、顶点邻边连接矩阵*arcs、顶点坐标zuobiao定义于Graphic类中;水系、森林、田地、草地4个函数定义在CShortestPathView类中，分别有各自图形和颜色;按最短路径顺序排列的节点是通过改进Dijkstra算法计算之后得出的从起点到终点的一条路径，这条路径上途经若干节点，这些节点是按顺序通过的。
表1地图数据表达
1.3影像图模型数据呈现
编程利用VS2013操作软件，使用VC++语言，编写基于单文档MFC界面程序实现最短路径规划功能。对于道路网中顶点、路线、地物等地理信息，采用OnDraw函数利用CPen、CBrush等绘图函数进行图像方式的呈现。用于特殊地理信息如水系、丛林、草地等地理信息的识别以实现特殊情况的路径规划，同时还便于直观呈现出路径规划的方案[2]。
1.4行进路径规划流程
1)连接矩阵构建，在这里简单列举一系列节点，如图1所示。
图1节点显示
根据地理信息数据，在实地路况下，道路交叉口或者非道路网情况下可通行区的转折点等，均可设置为节点，节点之间分为可连通和不可连通。在连通节点之间，综合考虑道路的长度和通行难度确定两个连通节点之间的权值，若不连通两个节点，连接线的长度为无穷大。首先将图中的所有地理信息节点进行编号。最短路径算法就是根据所有节点之间的权值进行路径规划的，然后将各个顶点位置存入坐标数组中，然后构建邻接矩阵即连接矩阵。
2)对于非连通点之间的连接线，该权值初始赋值为INFINITY=2147483647，含义即为无穷大。各种地形要素对行动影响程度取决于它的性质和特点。根据程序中图像识别算法，对地图上的地物地貌等地理信息进行识别、判断，将处理后的数据返回到连接矩阵赋值中，再进行最短路径规划。
3)程序中编辑了一个链表类Linklist，在这个类中存储从起始点到终结点的连接路径，Seq[]为存储最短路径经过的各个顶点名称的数组，add(seq[],point,graph->arcs[][])是将最短路径顶点添加到链表中的函数。初始时，将起始顶点Start作为源节点，Seq[0]=Start，顶点集vertexs。
4)end为终结点，从vertexs集中选择距离Start源节点最小的顶点c，则arcs[c][v0]有值，将顶点Seq[c]加入链表中。
5)以c为新的中间点，计算c到顶点集合vertexs中各个顶点的距离。计算出从起始点Start经过点c到顶点集合vertexs中顶点v的距离:arcs[c][v0]+arcs[c][v]，对比从起始点直接到点v的距离:arcs[v0][v]，将较短的距离值存入D[v]中，D[v]=arcs[v0][v]。
6)重复d、e直到将所有点都包含在Seq[]中。
7)根据起始点Start和终结点End，将Seq[]中的从起始点到终结点的路径提取出来存储到链表List中，链表开头为起点，结尾为终点。
1.5矢量地理信息模型修正
地理信息模型就是以道路网模型为基础，根据制图要求添加实际地理环境下房屋、河流、草地、森林、桥梁等地理信息，然后将这些添加信息和道路网整合到一张矢量电子地图中[3]。在MFC验证程序中，以图像信息表达出来。通过图像识别的算法，对图像进行识别判定。在加入新的地理信息之后，原有的电子地图增加了不同种类的模型。在实际行动中不同的地理信息会对通行能力有着不同程度的影响。比如，正常情况下车辆在普通公路上的行驶速度一般为60km/h，但如果在草地中行驶速度会减缓到30km/h左右，所以草地模型下，行动的速度会较公路慢许多。因此针对不同情况、不同地理信息模型，分别设定了不同的通行能力经验值m。经验值的确定方法如下:
设定车辆行驶在公路上的速度为v，行驶在草地上的速度为v1。在程序中我们判断的唯一标准是路径的总距离，但是经过草地的速度要慢于公路上的行车速度，因此，同一车辆在草地上行驶s的距离，相当于在公路上中行驶s×(v/v1)的距离，这两者时间是相等的。经验值m=v/v1。因此，草地在地图中的长度乘以经验值后即为矢量模型中的运算路径长度。
2、实验结果与讨论
2.1实验准备
我们采用谷歌发布的最新卫星地图，截取了某区域部分卫星图，如图2所示，面积约为26hm2。卫星照片比较清晰，显示区域内路线比较复杂，具有规划意义。而且分布有两片水系，树木覆盖率较高，满足实验要求的特殊地形条件，能够对改进后最短路径算法进行规划检验。
图2某区域卫星图
在卫星图片上加入节点和路线的信息，程序可以自主添加并命名节点和路线，节点之间路线的长度可以通过程序算法计算出来，也可以根据实地测量得到的数据进行路线长度赋值。添加完毕后，会自动生成一幅卫星矢量电子地图。接下来最短路径规划以此为基础进行。
2.2行动路径规划系统操作流程
打开卫星矢量电子地图后，选择行动方式。选定后，对地图进行预处理，预处理的目的是根据选定的方式，对地图矢量模型进行调整、改正。而后输入起始点和终点，开始计算两个目标点最小的代价。
2.3规划结果
在不指定交通工具时，进行单一的最短路径规划，这种情况下，不会考虑特殊的地形和地物，比如水系、林地等，仅在道路网模型中进行规划，所规划的路径都是可通行的无差别道路。选择起始点m，终结点q1，规划的结果如图3所示，得到最短路径为m≥l=>o≥p≥z≥e1≥f1≥p1≥q1。
如果选择交通方式为徒步，在所选择地图中，有一片草地，在草地上步行可以通行。选择起始点为a，终结点为r1，规划结果如图4所示，得到最短路径为a≥z1≥g≥r1。
图3单一模式下路径规划结果
图4步行路径规划结果
3、结束语
本文着眼于提高野外测绘工作的效率，利用最短路径算法，结合我们可以获取的卫星图像进行了快速路径规划策略的研究。实验结果表明，这种方法可以准确快速地规划出达到目的地的可行最短路径并计算距离，同时相较于其他方法，本方法具有成本低、实时性好、准确性高的优点。
参考文献:
[2]任刚,王炜.交通规划中的动态路网及其模型研究[J].公路交通科技,2002,12,19(6):108-111,122.
[3]王永明.军事地理信息系统研究和应用[D].北京:清华大学,1996.
刘伟,曾令沙,贾占永.基于影像的快速路径规划方法探究[J].测绘与空间地理信息,2020(10):153-155.
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期刊名称：测绘工程
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主管单位：黑龙江省教育厅
主办单位：黑龙江工程学院,中国测绘地理信息学会
出版地方：黑龙江
专业分类：科学
国际刊号：1006-7949
国内刊号：23-1394/TF
邮发代号：14-322
创刊时间：1992年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
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2020-10-24
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